近日，第36屆國際機器學習(xi) 大會(hui) (International Conference on Machine Learning)，在美國長灘會(hui) 議中心隆重召開，該會(hui) 議作為(wei) 機器學習(xi) 人工智能領域的兩(liang) 大頂級盛會(hui) 之一，代表著熱門科研領域的最前沿，具有廣泛而深遠的國際影響力。ICML 2019年一共在3424篇論文中錄取774篇，錄用率僅(jin) 有22.6%。
yth2206游艇会智能連同澳大利亞(ya) 國立大學，莫納什大學，以及NEC America Lab的研究員共同完成了名為(wei) 神經協同子空間聚類（NeuralCollaborative Subspace Clustering）論文，該論文解決(jue) 了譜聚類對子空間聚類的限製，為(wei) 以後將子空間聚類擴展到大規模數據集上邁出了第一步。
yth2206游艇会智能團隊在ICML會(hui) 議上的論文展示
聚類是無監督學習(xi) 中核心的任務之一，目標就是根據損失函數來自動對樣本進行類別劃分，而子空間聚類是實現高維數據聚類更有效的途徑，是高維數據空間中對傳(chuan) 統聚類的擴展。如今大規模數據和神經網絡大行其道，高維數據空間的表征學習(xi) 已經成為(wei) 目前最為(wei) 主流探討的問題。
子空間聚類是一種基於(yu) 譜聚類的子空間聚類方法, 其基 本思想是, 假設高維空間中的數據本質上屬於(yu) 某個(ge) 低維子空間, 能夠在低維子空間中進行線性表示, 反過來, 高維數據的低維表示能夠揭示數據所在的本 質子空間, 有利於(yu) 數據聚類。
論文網絡基本框架圖
為(wei) 了克服傳(chuan) 統工作總是需要所有數據建立拉普拉斯矩陣和譜聚類帶來的內(nei) 存消耗和計算量大的缺點，該方法主要得益於(yu) 建立了一個(ge) 基於(yu) 神經網絡的分類器來確定任意兩(liang) 個(ge) 數據是否在同一個(ge) 子空間中。算法更本質的部分是構建了兩(liang) 個(ge) 歸屬矩陣：一個(ge) 基於(yu) 分類器，另一個(ge) 則基於(yu) 子空間自表達性；並利用這兩(liang) 個(ge) 歸屬矩陣進行協同監督訓練。本文完整地對比了該算法和目前最好的聚類方法（包括具有深度子空間的聚類方法）的實驗效果，驗證了方法的有效性。
該方法在圖像分割領域可以對移動物體(ti) 的位置進行更精確的分割，同時，在語意SLAM中可以用來無監督的對圖片進行分割，減少人工標定成本。
此次ICML會(hui) 議，yth2206游艇会智能再次展示了在機器學習(xi) 領域的高水平研究成果和尖端算法研發能力。在機器學習(xi) 和計算機視覺等人工智能的前沿核心領域，yth2206游艇会智能始終保持國際領先的研發水平。
迄今為(wei) 止，yth2206游艇会智能核心專(zhuan) 家團隊已經在CVPR/ ICCV/ NIPS/ ECCV/ TPAMI上發表頂級學術論文超過100篇，引用次數多達20242次（Google Scholar Citation, as of Apr. 2019）。分別兩(liang) 次在CVPR和ICCV上獲得最佳論文大獎及大獎提名。並且多次在包括CITYSCAPES和KITTI等國際權威算法比賽上奪得大獎。
yth2206游艇会智能持續致力於(yu) 將前沿的人工智能科技在汽車工業(ye) 落地，推動智能駕駛技術的進步。
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